【摘 要】
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为了更好地预测深部矿山爆破振动速度，针对深部爆破振动速度预测中存在的样本量小、数据分布同浅部爆破不同的问题，将浅部地下矿山爆破数据中有用的知识迁移至深部矿山爆破振动速度预测模型中，提出一种逻辑回归迁移学习算法（LR-TrAdaboost）,提升模型的样本容量及预测准确率；以某铜矿深部爆破振动速度预测为研究对象，结合该铜矿27条深部爆破数据以及梅山矿等5个地下金属矿204条浅部爆破数据，利用支持向量
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2022YFC2904101）；
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为了更好地预测深部矿山爆破振动速度，针对深部爆破振动速度预测中存在的样本量小、数据分布同浅部爆破不同的问题，将浅部地下矿山爆破数据中有用的知识迁移至深部矿山爆破振动速度预测模型中，提出一种逻辑回归迁移学习算法（LR-TrAdaboost）,提升模型的样本容量及预测准确率；以某铜矿深部爆破振动速度预测为研究对象，结合该铜矿27条深部爆破数据以及梅山矿等5个地下金属矿204条浅部爆破数据，利用支持向量回归机（SVR）、回归迁移学习算法（TrAdaboost-R~2）以及LR-TrAdaboost算法分别进行预测和对比。结果表明：3种算法的模型分数分别为0.24、0.38、0.81,均方根误差（RMSE）分别为0.152、0.107、0.06,LR-TrAdaboost算法预测误差相比SVR、TrAdaboost-R~2分别降低了60.5%、43.9%;同时，LR-TrAdaboost在迭代次数为50时已经收敛，而TrAdaboost-R~2在迭代次数100次后才收敛，收敛速度前者是后者的2倍；LR-TrAdaboost算法的预测性能更好。
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